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pandas主要特点
提供一个简单、高效、带有默认标签（也可以自定义标签）的DataFrame对象；
能够快速得从不同格式的文件中加载数据（如：Excel、CSV、SQL文件），然后将其转换为可处理的对象；
能够按照数据的行、列标签进行分组，并对分组后的对象执行聚合和转换操作；
能够很方便地实现数据归一化操作和缺失值处理；
能够很方便地对DataFrame的数据列进行增加、修改、或者删除的操作；
能够处理不同格式的数据集，比如：矩阵数据、异构数据表、时间序列等；
提供了多种处理数据集的方式，如：构建子集、切片、过滤、分组等；
pandas主要优势
DataFrame和Series构建了适应于数据分析的存储结构；
简洁的API；
实现与其他库的集成，如：Matplotlib、scikit-learn等
pandas内置数据结构
在ndarray数据（numpy中的数组）的基础上构建了两种不同的数据结构：
Series（一维数据结构）：带列标签，可以理解为索引，不局限于整数，也可以是字符类型。
DataFrame（二维数据结构）：一种表格型数据结构，它既有行标签，也有列标签。
1. Series
Series结构，也称Series序列，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应关系。
1.1 创建Series对象
df=pd.Series( data, index, dtype, copy)
参数：
1.1.1 ndarray创建Series对象
ndarray 是 NumPy 中的数组类型，当 data 是 ndarry 时，传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 index 参数传参（这种设置方式称为“隐式索引”），在默认情况下，索引值将使用是 range(n) 生成，其中 n 代表数组长度。
例：使用“显示索引”
import pandas as pd import numpy as np data = np.array(['a','b','c','d']) #自定义索引标签（即显示索引） s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103]) s
1.1.2 dict（字典）创建Series对象
把dict作为输入数据，如果没有传入索引时会按照字典的键来构造索引，反之，当传递了索引时需要将索引标签与字典中的值一一对应。
例一：没有传索引时
data = {"a": 1, "b":2, "c":3}
s = pd.Series(data)
print(s)
例二：未index参数传递索引时
data = {"a": 1, "b":2, "c":3}
s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
print(s)
注：当传递的索引值无法找到对应的值时，使用NaN（非数字）填充。
1.1.3 标量创建Series对象
如果data是标量值，则必须提供索引。
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3]) print(s)
注：标量值按照index的数量进行重复，并一一对应。
1.2 访问Series数据
1.2.1 位置索引访问/索引标签访问
这种访问方式与 ndarray 和 list 相同，使用元素自身的下标进行访问。我们知道数组的索引计数从 0 开始，这表示第一个元素存储在第 0 个索引位置上，以此类推，就可以获得 Series 序列中的每个元素。
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print(s[0]) #位置访问 print(s['a']) #标签访问
通过切片的方式访问Series序列中的数据：
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print(s[:3])
1.3 Series常用属性
s = pd.Series(np.random.randn(5))
print(s)
#
print("---------axes---------")
print(s.axes)
print("---------dtype---------")
print(s.dtype)
# 返回一个布尔值，用于判断数据对象是否为空
print("---------empty---------")
print("是否为空对象?")
print (s.empty)
# 查看序列的维数。根据定义，Series 是一维数据结构，因此它始终返回 1
print("---------ndim---------")
print (s.ndim)
# 返回 Series 对象的大小(长度)
print("---------size---------")
print(s.size)
# 以数组的形式返回 Series 对象中的数据
print("---------values---------")
print(s.values)
# 该属性用来查看 Series 中索引的取值范围
print("---------index---------")
s=pd.Series([1,2,5,8],index=['a','b','c','d'])
print(s.index)
#隐式索引
s1=pd.Series([1,2,5,8])
print(s1.index)
2. DataFrame
2.1 DataFrame结构
一个表格型的数据结构，有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，异构指的是表格中每列的数据类型可以不同比如可以使字符串、整型、浮点型等。
2.2 创建DataFrame对象
语法：
import pandas as pd pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数：
2.2.1 列表创建DataFrame对象
可以使用单一列表或嵌套列表创建一个DataFrame
例一：单一列表创建
data = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(data) print(df)
例二：使用嵌套列表创建
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age']) print(df)
2.2.2 字典嵌套列表创建
data字典中，键对应的值的元素长度必须相同（也就是列表长度相同）。如果传递了索引，那么索引的长度应该等于数组的长度；如果没有传递索引，那么默认情况下，索引将是range(n)，其中n代表数组长度。
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
2.2.3 列表嵌套字段创建DataFrame对象
列表嵌套字典可以作为输入数据传递给DataFrame构造函数。默认情况下，字典的键被用作列名。
data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
2.3 列索引操作DataFrame
可以使用列索引（columns index）引来完成数据的选取、添加和删除操作。
2.3.1 列索引添加数据列
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
# 使用df['列']=值,插入新的数据列
df['three']=pd.Series([10,20,30],index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
# 将已经存在的数据列做相加运算
df['four']=df['one'] + df['three']
print(df)
除了使用df[]=value的方式外，还可以使用insert()方法插入新的列：
info=[['Jack',18],['Helen',19],['John',17]] df=pd.DataFrame(info,columns=['name','age']) print(df) #注意是column参数 #数值1代表插入到columns列表的索引位置 df.insert(1, column='score',value=[11,22,33]) print(df)
2.3.2 列索引删除数据列
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
'three' : pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c'])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
# 使用del删除
del df['one']
print(df)
# 使用pop方法删除
df.pop('two')
print(df)
2.3.3 行索引操作DataFrame
1. 标签索引选取
可以将行标签传递给 loc 函数，来选取数据。
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.loc['b'])
注意：loc 允许接两个参数分别是行和列，参数之间需要使用“逗号”隔开，但该函数只能接收标签索引。
2. 整数索引选取
通过将数据行所在的索引位置传递给 iloc 函数，也可以实现数据行选取。
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print (df.iloc[2]）
注意：iloc 允许接受两个参数分别是行和列，参数之间使用“逗号”隔开，但该函数只能接收整数索引。
3. 切片操作多行选取
可以使用切片的方式同时选取多行。
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
#左闭右开
print(df[2:4])
4. 添加数据行
使用 append() 函数，可以将新的数据行添加到 DataFrame 中，该函数会在行末追加数据行。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) #在行末追加新数据行 df = df.append(df2) print(df)
5. 删除数据行
可以使用行索引标签，从 DataFrame 中删除某一行数据。如果索引标签存在重复，那么它们将被一起删除。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) print(df) #注意此处调用了drop()方法 df = df.drop(0) print (df)
默认使用 range(2) 生成了行索引，并通过 drop(0) 同时删除了两行数据。
2.4 常用属性和方法汇总
2.5 pandas描述性统计
2.6 pandas csv读取文件
文件的读写操作属于计算机的IO操作，pandas IO操作提供了一些读取器函数，比如 pd.read_csv()、pd.read_json 等，它们都返回一个 Pandas 对象。
语法：
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',names=None, index_col=None, usecols=None)
# 指定一个列，然后使用index_col可以实现自定义所以
df=pd.read_csv("C:/text.csv",index_col=['ID'])
# 转换salary字段为float类型
df=pd.read_csv("C:/text.csv",dtype={'salary':np.float64})
# 自定义文件标头名，但是原来的标头名（列标签名）并没有被删除，此时可以使用header参数来删除它。
df=pd.read_csv("C:/text.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
# 跳过指定的行号，注：标头也算是一行
df=pd.read_csv("C:/text.csv",skiprows=2)
标签：index,df,Series,索引,pd,print,pandas From： https://www.cnblogs.com/xiao-wang-tong-xue/p/17412606.html